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FI565
- 内附两个源代码，其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，所以一并附上。 ~..~因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 -containing 2 source code,
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
基于Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码
- 使用步骤： 1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱) 2. 找到"main.m"文件 3. 命令行中运行它 4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本 5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。 6. 等待程序检测出人脸区域
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
DataMining
- 用VC或Java实现K-means聚类算法，分别以迭代次数及分配不再发生变化为算法终止条件，用图片（自己选择）作为数据集，比较运行时间（画出时间与像素点的关系曲线图，因此须用多幅像素个数不同的图片进行实验），提交实验报告与源代码。-With the picture (choose your own) as data sets, more running time (draw time and pixels relations diagram, so must use many different
neural-net-for-MATLAB
- 该代码是通过MATLAB实现的神经网络的数字识别。在压缩包中包含具体的操作步骤，相关代码，和图片。具体是通过鼠标选择的方法，对数字进行识别。-The code is a digital identification through MATLAB neural network. Contains specific steps in the compression package, code and pictures. Specifically by the mouse to select the
shuzishibie
- 以数字与字母识别系统的基本处理流程为主线，从待识别数据的获取入手，通过预处理、特征的提取与选择，到分类器的设计等部分都进行了较为详尽的分析与研究，MATLAB仿真实验表明；采用最小距离法对所给出的一组数字及字符图片进行不同的分块识别，最终得出分8块识别率为85.71 ；分16块识别率为95.71 ；分20块识别率为95 ；具有较高的识别率。-The basic process flow of the numbers and letters recognition system as the ma
NeuralNetwork
- 该资源是神经网络算法。 ProduceTestFile.jar和src\produce目录下的ProduceTestFile.java用于在画图文件中手写字生成文件后转化成txt文件（生成BPTestFile.txt），注意在画图文件中应将图片大小设为长和宽均为100像素，写字时选择最粗的刷子。 两个txt分别是训练数据和测试数据。读入BPTrainingFile.txt中的样本进行训练，然后用BPTestFile.txt中的样本进行测试。-This resource is neural
DigiPic
- DigiPic 函数主要功能是将一个图片形式的表格函数,获取其数据,拟合为一个解析式. 便于计算机使用 DigiPic功能描述 在matlab 2013a运行环境下,启动DigiPic 首先,导入要分析的图表照片 取点建立坐标系,坐标系在取点时同时输入对应的实际坐标值, 拖拽坐标点使其位置在图片上尽量准确,便于后面坐标的自动计算. 按右键完成坐标系的建立. 在图片上原函数图线处取点.同时自动计算函数值 在拟合页,导入函数数据.选择相应的拟
Neural.network.character.recognition
- 本目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。-Catalog include: documentation and two source co